背提案例：如何跨越背景差异，匹配港新工学院的物流/供应链专业？

背景分析：
申请竞争力上，L同学主要的短板在于本科的课程设置和已有经历更偏商科，与香港/新加坡不少相关专业都开设在工学院（如香港大学工学院开设的工业工程与物流管理，南洋理工大学机械航空工程学院开设的供应链工程），或与工学院合办（如新加坡国立大学的供应链管理专业，由亚太物流管理研究所、工业与系统工程系、决策科学系等合作开设），看重申请人工科思维的偏好略有不符。因此，在申请准备阶段，特别选了这个针对物流分拣主题的机器学习项目来进行背景补足，提高自己的申请匹配度。

项目应用：
在申请文书中，这个项目是作为主体经历来进行能力的展现，同时以对数据驱动物流/数据驱动供应链的理解、应用和思考作为贯穿全文的主线，来阐述自己申请的强烈动机和未来规划。

我们并没有以常规的兴趣起源开始整个申请文书，而是在开头，直接突出L同学在本科学习和各类实践中，由自己观察和思考得到的对领域趋势的理解，点出已经意识到现今的很多先进技术，在物流领域中的广阔应用和巨大发展空间，尤其是在灵活性和敏捷性方面。开门见山式的段落，更有利于突出专业对口的优势。在对未来趋势进行预判后，顺其自然地阐述职业规划，并将未来规划作为强有力的申请动机，也符合海外院校career-oriented特性。

在阐述过往积累以证明自己完全有资格有能力获得录取的部分，基于机器学习的自动分拣系统项目经历就是我们的重点了，是弥补L同学整体背景工科思维和能力不足的关键。所谓工科思维，问题导向就是其关键，偏重应用，解决问题是核心所在，致力于快速、稳定、有效地解决实际问题。在遇到问题时，通常先做假设，如果假设满足实际情况，则工程中可以应用这样的模型；如果不符合，则会在实际中不断对假设模型做出修正。所以文书的这部分中，我们并没有泛泛而谈具备decent problem-solving skills，而是借由遇到自动分拣系统这个新问题，结构化地去描述她是如何一步步逻辑化地解决，从定义问题，到识别瓶颈部分，到借鉴文献，进行知识迁移，采用一系列机器学习的具体方法和软件得到结果，还进一步深入，进行比较研究分析优劣等等。这样的项目经历应用，就起到一个很好的增加匹配度的作用。此外，在陈述经历的基础上，还进一步加上了拓展思考，从自动分拣这一个点，扩展到对整个领域对新技术应用的思考，与前文的个人思考、未来规划以及申请动机衔接，整个申请文书的主线就非常清晰统一了。

02 学习过程

完成整个项目，L同学前后共花费了8周时间，前4周主要学习机器学习的理论知识学习以及Python编程的应用，后4周则是围绕这个具体项目进行推进。

前期的课程学习，虽然L同学没有相关基础，从未接触过机器学习知识，但她的快速学习能力和主动积极的态度，很好地帮助她理解和掌握相关算法。比如在课程教授了随机森林算法之后，由于她对其应用了分类领域与回归领域的区别理解比较模糊，便主动进行探讨，加深掌握。